Adaptation of Cognitive Behavior Therapy for Autistic Children During the Pandemic: A Mixed-Methods Program Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Distancing requirements due to the pandemic have halted many in-person therapeutic programs, including cognitive behavior therapy (CBT), increasing the likelihood that autistic children with mental health problems will struggle without adequate access to evidence-based care. Policies meant to limit the spread of COVID-19 have inadvertently exacerbated the difficulties experienced by autistic children and further exposed them to vulnerabilities that will impact their mental health. In response, interventions have been adapted for remote delivery. There is limited evidence of the acceptability, feasibility, and clinical utility for treating mental health challenges in autistic children through an online medium, within the context of a pandemic. The current study used an explanatory sequential mixed methods design to assess parents’ experience as they participated in an adapted manualized CBT program (Secret Agent Society: Operation Regulation, SAS:OR; Beaumont, 2013) with their autistic child. Parents reported child-related behavioral changes in pre- and post-program surveys, and both parents and therapists were interviewed about their experience through the program. The quantitative findings suggest that children learned new emotion regulation through online participation, and parents were satisfied with the program. The qualitative data supported the quantitative findings and provided new insight into factors that facilitated child engagement or made participation challenging. Overall, the findings suggest that adapted online CBT programs for autistic children can have clinical utility, and further research is needed to determine their efficacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».